元文系大学生(中退)が0から学ぶデータサイエンス

「超」初心者の自分がデータサイエンスを勉強する姿を書く、それだけ。

言語習得の最初にして最大の難関

データサイエンスや機械学習だけでなく、プログラマーシステムエンジニアになりたいと思ったとき、でしかも独学のとき、一番大きく最初に訪れる壁はプログラミング言語の習得なんじゃないかと思う

 

C言語C++javaRubyPython...

 

「種類多すぎ!」

 

実際調べたら数自体数えられないぐらいあって言語の図鑑が出ているぐらいだ。

 

 

じゃあ、何から勉強すればいいのか

 

それはその言語を勉強して「何をしたいのか」よるところらしいが……

 

筆者が最初に勉強したのはC言語だった(といっても3か月もたっていないが)。

 

そのころは何か新しいことを始めたいなという思いでプログラミング言語を学ぼうという気になり書店に向かった。あまり大きな本屋さんではなかったんのでC言語javaの本しかなかった。どちらにしようか迷った挙句、購入したのが

 

 

 

 

 で、C言語を勉強しているうちにKaggleやデータサイエンスという言葉に出会い

 

「これがしたい!」

 

となって今はPythonを勉強中なのである。

 

で、結局何が言いたいかっていうと、プログラミング言語であっても、他の何であってもそうだが、何か1つ新しいことを始めたら、

 

とりあえずやってみて簡単な目標を1つ完結させること。

 

例えば私の場合本一冊は読み切るとか。

 

でその上で他にやりたいことがあったらそちらに軌道修正していく。

 

実際ほんの少しC言語に触れたことで、pythonの理解が助けられたことが多い。(printとかif、for、whileとか)

 

「ふむふむこれはCと一緒だな」とか「Cとはこれは違うのか」

 

といった基準にもなる。

 

だからとりあえず1つ短いゴールで何かやりきることは独学でやるのにすごい大事なんじゃないかなと思う。

 

で、肝心のpythonをどうやって今勉強しているのかというのは次回お伝えいたします。